如何用Plotly将不同API组的变更趋势图并排展示

实现步骤与代码示例 #

1. 前期准备与数据预处理 #

先确保数据格式正确，提取所有唯一的API组，确定子图布局：

import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
import pandas as pd

# 确保日期字段为datetime格式
df['commit_date'] = pd.to_datetime(df['commit_date'])

# 获取所有API组
api_groups = df['api_group'].unique()
group_count = len(api_groups)

# 定义子图布局：每行2个图，自动计算行数
cols = 2 if group_count >=2 else 1
rows = (group_count + 1) // 2

2. 创建Subplot容器 #

初始化子图对象，设置共享轴、子图标题等：

fig = make_subplots(
    rows=rows, cols=cols,
    subplot_titles=[f"API Group: {g}" for g in api_groups],
    shared_xaxes=True,  # 共享X轴方便时间趋势对比
    vertical_spacing=0.1  # 子图间垂直间距
)

3. 循环填充子图数据 #

遍历每个API组，在对应子图中绘制Breaking/Non-Breaking两条折线：

for idx, group in enumerate(api_groups, 1):
    # 筛选当前组数据
    group_data = df[df['api_group'] == group]
    breaking = group_data[group_data['type_of_change'] == 'Breaking']
    non_breaking = group_data[group_data['type_of_change'] == 'Non-Breaking']
    
    # 计算当前子图的行列位置
    row = (idx - 1) // cols + 1
    col = (idx - 1) % cols + 1
    
    # 添加Breaking趋势线
    fig.add_trace(
        go.Scatter(
            x=breaking['commit_date'], y=breaking['count'],
            name='Breaking', mode='lines+markers', line_color='red'
        ),
        row=row, col=col
    )
    
    # 添加Non-Breaking趋势线
    fig.add_trace(
        go.Scatter(
            x=non_breaking['commit_date'], y=non_breaking['count'],
            name='Non-Breaking', mode='lines+markers', line_color='blue'
        ),
        row=row, col=col
    )

4. 调整整体布局并展示 #

统一设置图表样式，优化显示效果：

fig.update_layout(
    height=400 * rows,  # 根据行数动态调整高度
    width=1000,
    title_text="各API组变更趋势对比",
    legend=dict(orientation="h", yanchor="bottom", y=1.02, xanchor="right", x=1)
)

# 统一设置轴标签
for i in range(1, rows+1):
    fig.update_yaxes(title_text='变更次数', row=i, col=1)
    if cols >=2:
        fig.update_yaxes(title_text='变更次数', row=i, col=2)
fig.update_xaxes(title_text='提交日期', row=rows, col=1)
if cols >=2:
    fig.update_xaxes(title_text='提交日期', row=rows, col=2)

# 渲染图表
fig.show()

关键细节说明 #

• 若API组数量较多，可将cols改为3，对应行数计算为rows = (group_count + 2) // 3
• shared_xaxes可根据需求关闭，让每个子图独立显示X轴
• 可通过修改mode参数切换折线/标记点的显示样式

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Brie MerryWeather